简介：本文的首席执行官注释将向您介绍有关大数据访谈项目的良好相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
我在Shopee中有一些感觉。早在17年中，我就采访了他们的大数据头寸（新加坡基地）。当我年轻而轻浮的时候，当时我没有很好的评论，而且该项目的积累还不够。结果，第二轮通过了。现在我已经在我的年龄中了，我打破了对出国，最后选择深圳商店作为跑步的目标公司。
在此工作变更中，我设定了一个详细的计划，该计划将评论内容与时间控制的两个方面结合在一起。一般情况如下：
时间安排：
特定的时间到一天，因为它在-job上，系统时间只能在晚上，并且通常强迫自己从21:00到23:30进行审查。
20210301找到一个人将简历推向Shopee-20210308 -20210312 Two two sides-20210317三方三边-20210324优惠，然后第二天收到第二天的报价，第二天收到报价
一方：导师采访，主要基于基础
1.卡夫卡的恢复过程
2. ZKFC的围栏机制
3. JVM内存模型和GC算法，垃圾收集器
4.点击室桌引擎
5. Spark's Stage师
6.火花挣扎和弗林克之间的区别
7.通信网络上的TCP三次握手四次
8.通用数据结构，哈希姆普
9.算法问题，leetcode179
10. Linux的文件系统设计和常用命令
双方：领导面试，主要是面向项目的
1. HDFS读写过程，纱线调度和标签功能之间的差异，Hive Tilt问题和小文件优化，SPARK资源优化
2.如何进行群集监视警报，不同组件的警报策略是什么以及是否合并了警报信息
3.如何进行数据治理，元数据管理，数据生命周期管理和数据质量
4.数据迁移项目的作用，谈论迁移背景和所使用的工具，什么是特定的实现方法，在此过程中遇到的问题是什么
三个方面：老板面试，主要是工作经验
1.哪个组件非常熟悉（HDFS），数据量表是什么，进行了什么优化，Namenode的内部结构是什么，其QPS是什么以及HDFS关注的监视指标是什么
2.工作中有什么事故？
3.了解大数据SRE
4.然后老板简要介绍了Shopee，个人成长路线等的大数据团队体系结构。
四个方面：人力资源面，工作经验和薪水
简单的自我介绍，各个阶段出发的原因，预期的薪水，当前的报价状况等。
最后，后语。这个阶段通常大约需要一个星期，最后是工作。
通常，Shopee的面试部分基础和您的实际工作经验都有广泛的检查。您需要掌握基本的网络知识，熟练编码能力并精通专业技能。在本文中，我希望所有经营道路的学生都能获得理想的报价！
大数据开发的更好的地方是更多地关注英语专业的语言和词汇的扩展，语言语法，写作能力和口头表达能力，这对改善其英语专业知识有一定影响
项目数据分析师共享：美国大数据工程师访谈指南
方法/步骤
首先引入自我介绍。本科生后，我加入了一家新兴公司Kuxun，这是一个真正的时间信息检索。后来，我进入了百度基础设施小组，建立了Baidu App Engine的早期版本，然后去了杜克大学学习。与Hadoop大数据有关的Starfish，然后在亚马逊EC2部门实习，以了解其内部体系结构。毕业后，加入LinkedIn进行广告小组的体系结构。它涉及Hadoop Tuning，数据管道，离线/在线，Real -Time System。最新的是在Coursera中从事数据工程师。在LinkedIn期间，要约，还采访了100多名候选人，参加了面试问题的提出，享受并帮助许多人成功寻求工作。
让我们看一下位于美国加利福尼亚州的硅谷地图，从圣何塞到旧金山的狭窄地区。中间是旧金山湾，称为湾区。它的起源是，这里有一些硅与这里的计算机核心处理器密不可分。30年来，硅谷已经发展成为无数技术初创公司的摇篮。Fuyao直接成为美国高科技股票的领导者。这些公司的市场价值从数十亿到数十亿美元，从负数到数千美元疯狂的估值也改变了世界。
如果有硅谷成功的理由，我认为有两个点。地理位置是独一无二的，可以吸引大量才华。这是斯坦福大学和加利福尼亚州立大学，并支持智能图书馆。在硅谷，您可以看到来自世界，中国人，印第安人和犹太人的最聪明的人。尽管国内技术自我养分是一个代码农民，但在硅谷，它一直是硅谷的优秀工程师的好收获另一方面，企业家精神是一个永恒的话题。在斯坦福大学，有人说空气在空中飘动。一些早期员工通过上市和积累经验积累了经验。他们都是活跃的。资本的力量是必不可少的。在早期，风险投资通过了投资，收购并扩大了清单以形成雪球效应。每个人总是喜欢问什么是下一个大事，这是下一个Facebook，Next Musk，基于可以可以的统计公司在10年内实现超过1000亿元人民币的公司，目前缩短了此过程。
我以LinkedIn为例，介绍了高科技公司（FLG）的外观。目前有3亿个全球用户。尽管它与Facebook不可媲美，但Google 10亿 +用户，它具有良好的护城河，用户定位高和精确，单位价值的单位价值，单位值高。在这张照片中，这是创始人Reid Hoffman，成员的创始人Reid Hoffman贝宝黑帮和硅谷的一个大个子。他目前是董事和投资者。在中间，这是首席执行官杰夫。2013年，他被Glassdoor评为最佳首席执行官。作为一名专业经理，他成功地帮助LinkedIn高速增长。他最喜欢提到转型。他希望我们的每个员工都会挑战自己，并在各自的职位上发展。LinkedIn为员工提供了良好的好处。它被称为海湾地区最好的免费自助餐厅。该计划每月帮助员工在内部进行一次企业的企业计划。它的特征是数据驱动的开发产品，例如您可能认识的人，您可能是Internet的工作。我做了Sponroed Ads，需要强大的数据背景和数据科学家支持。它的BIZ模型也非常独特，拥有3行，公司的招聘服务，广告商的营销服务，个人订阅服务和最新的销售解决方案。由于有很多可能性，它已成为华尔街的宠儿。
说到硅谷，除了那些成功的大公司外，我还必须说最新的企业家趋势，这些趋势代表了未来的下一个FLG。我总结了一些领域和代表性的公司：云计算（Box，Dropbox），Cloudera，Pinterest，Fitbit，Snapchat，Square和Life。这是华尔街网站更新的最新融资量表。例如，Uber达到了180亿美元的估值。当时我没有去报价，但我仍然感到疯狂。如果您仔细观察这张桌子，您会看到硅谷（蓝色），尤其是在特殊的弗朗西斯科的融资量表上，远大于其他地区或地理决策理论。在两个国内小米中，jingdong在北京。最近，每个人都看到了一些泡沫理论，说阿里巴巴是否被列为市场的顶部，而Jingwei VC的创始人也使我们想起了泡沫的风险。我无法判断。参加下一波浪潮非常愉快。我建议每个人都看到浪潮的顶部。惊喜正在接近。我仍然期待未来20年的技术革命。
我个人喜欢大数据。在硅谷，每个人也谈到了这一点。有个玩笑。大数据就像是在谈论性的少年一样，没人知道该怎么做。技术太多了，在通常的工作中逐渐积累。有无数的坑和技术细节需要克服。这并不是说技术是最热门的。如果您的使用不佳，您的压力很大。例如，您使用一个开源数据库查找如果偶尔丢失数据该怎么办。如果这是在线的，则是OnlineServices，您会继续收到警报。目前，您选择了当时可扩展的优势，并且容忍度毫无意义。然后谈论大数据，这是行业标准。除Google以外，Microsoft不使用Hadoop。几乎所有公司都在使用它。建议您使用这个机会。其中有三个巨人。Cloudera是一家老Hadoop咨询公司。Hadoop的创始人是CTO。Hortonworks也是许多Hadoop委员会。MAPR向HDFS的Erasure编码方法提出了高效和著名的建议。首先启动社区的免费版本，但有一个商业版本可以提供更好的管理。今年，出现了黑马，Spark，Spark，简单的记忆水平计算，该计算可以保存IO比Hadoop框架，使用缓存，可以适应批处理处理，迭代和流计算。
让我们看一下其生态系统。如何学习Hadoop是一个逐步的过程。首先，您必须了解学习它的核心系统，HDFS，mapReduce，common，在外围有无数的系统工具。作为主选择的高可靠性组件，SOLR用作搜索接口，猪构建工作流程。，Hive Data Warehouse查询，Oozie Management Works流，HBase作为KV分布式存储，Mahout数据挖掘库，Cassandra NOSQL数据库。我建议第一个研究Chinahadoop的课程。
Hadoop本身也是进化的过程。几年前，0.19，至0.20，0.23进入纱线体系结构，最终进化为Hadoop2.0，Hadoop1.0和2.0。插头，解放生产力以及Spark和Storm等新处理器的形式也支持Hadoop 2.0。可以说，标准制造商和第一类公司制定标准。其他公司通常使用他们只能提供的稳定版本，没有太多的发言权。但是，参与大数据不一定要符合这些标准来制定标准。大量应用程序还测试了体系结构的灵活性。您可以看到实际产品，这非常令人满意。
说到今年的大火，这仍然取决于火花。去年，Spark会议已经为成千上万的人开放。成千上万的人对Hadoop 100次的表现感到兴奋。其背景是伯克利的Amplab。他们有一个众所周知的BDA（伯克利数据分析堆栈）。目前，Spark已成为Apache的首要项目。last年，该实验室的教授和学生们出去建立Databricks，以两轮的价格拉动数千万的风险投资公司。有人是哈德波普的终结者吗？我认为在今年的Spark会议上，所有Hadoop公司都在支持支持，例如Cloudream甚至放弃了Impala的前线以变成Spark。可以是牺牲。这是Scala中的一种功能性语言。其中也有许多组成部分。鲨鱼支持类似于Hive的SQL，带有Spark流，MLLIB，GraphX，SparkR，BlinkdB。核心数据结构是RDD，它可以在各种分布式系统上运行。它是一个包容性 +侵略性系统。我也非常乐观地对他们的发展。
大家好，我是Alex。我们都知道Github是程序员的巨大“聚宝盆”。不仅有许多高质量的开源项目，而且还有许多喜欢开源共享的开发人员。但是如何筛选出适合您从广阔宝藏中的高质量项目？在本期中，我建议一些牛x我认为是良好的大数据学习的项目。我希望每个人都在阅读后会得到一些东西。
BigData-Notes是第一个Heibaiying，在当前项目中拥有多达10.2k的明星。该项目也是我认为最适合初学者学习和参考的项目。
为什么这个项目适合大数据中的初学者？您可以观察该项目的引言文档。该项目包含了必须通过大数据学习来掌握的几个组件，包括Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，Azkaban和Scala功能编程语言，可以描述为非常系统的综合性综合性
在Google插件的帮助下，八八章可以观察项目的结构，我们可以看到该项目主要分为代码，笔记，图像和资源
其中，代码目录主要用于存储每个组件的相关代码。由于统计数据，该项目中的Java代码占94.8％，而Scala占5.2％。因此，对于喜欢与Java编写代码的朋友，这是一个宝藏学习的机会，不容错过。
注释部分主要存储相关组件的引入和使用。在他们中，他们被详细介绍。
其他两个目录图片和资源不会太多。一个是存储相关的图片教程，另一个是代码书面代码中所需的文本文件。
这个项目也很强大。它是由Wang Zhiwu创建的，这是一位高级大数据架构师的蝙蝠。该项目还获得了多达5.2k星，这是综合基础学习和高级战斗的少数高质量项目之一。
该项目根据大数据的不同阶段列举了不同文章的不同文章。
基本数据开发基本文章
大数据框架学习
大数据开发真正的渐进文章
大数据开发采访
从不同的类别来看，可以看到王老师的意图。在同一时间，王·齐沃（Wang Zhiwo）也是51CTO的认证讲师，可以看到正式的介绍。
我相信，在学习大数据的过程中，许多学生不知道Java需要学习什么内容以及掌握什么程度。目前，您可以从Wang老师的仓库内容中学习。
同时，学习此仓库的内容可以学习作者作为建筑师本身，网络通信网络以及JVM，分布式理论和基础的每个框架的源代码学习。
除了基本的理论学习外，还有很多实用内容可以从参考中学习
以及许多面试问题，以及您从零到大数据专家的旅程，学习路径指南以及一些关于技术学习的深入思考。我相信每个人都在阅读后会很饱。
这个项目相对特别。它是外国开发商的开源项目。英文翻译的意思是“伟大的大数据”。实际上，他列出了许多很棒的大数据框架，资源和其他出色的大数据框架，资源和其他出色的列表。列表。现在还获得了10.2k星，这非常强。
为了促进阅读，我将其全部翻译成中文以进行展示。
我们跳入分布式编程，我们可以看到许多熟悉的技术，例如Flink，Spark，Pig，MapReduce等。
或“分布式文件系统”，HDFS，kudu，gfs ...
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让我无耻地带“私人商品”。这是我今年年初创建的仓库。目前，已经有200颗星。显然，资格和明星的数量无法与以前的大个子进行比较，但是这是我第一次花费大量精力来“培养”一个像一个孩子。
为了设计一个好看的图标，它也花费了大量的能量。设置不同媒体平台的徽标设计，也指诸如Javaguide之类的负责人。在个人行动过程中，它也可以被认为是很多事情。
您可以为每个人提供一些内容
此外，我还打开了一个“福利”专栏，与您分享学习过程中收集的干货，而无需预订，以便每个人都能得到它。
显然，这是一个关注Flink学习的开源项目。内容包括弗林克条目，概念，原理，实际战斗，性能调整，源分析等。目前，已经捕获了10.5k星星，这非常强。
他坚持的开发人员也非常负责，遵循Flink的版本，并继续保持更新。
同时，主要维护者齐申还最大程度地提高了Flink的研究，不仅是Flink系统的博客链接，而且还最大程度地提高了相应的源代码系列。
我还创建了“研究额度从1到100”的列，并在学习过程中记录了学习过程的统一记录，这对于需要查看的学生来说很方便。尽管这是付费Planet独家，我认为这是真的！如果您有兴趣，您可以自己理解。
结论：以上是首席CTO注释汇编的大数据访谈项目相关内容的良好内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?